激活函数gelus 第21页

机器视觉

机器视觉导论图像分类线性分类器K折交叉验证全连接神经网络多层感知器（全连接神经网络）激活函数SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE

王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

深度学习-激活函数与优化器

1，激活函数具体激活函数参见此篇https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-10-10-3激活函数从图像上来看通常比较简单。

莱昂纳多91·2023-07-31 18:26

Python 华为面试手撕代码 + 八股文，机器学习参数调节，损失函数，激活函数，线程、进程和协程

一、手撕代码：力扣原题905"""给定一个非负整数数组A，返回一个由A的所有偶数元素组成的数组，后面跟A的所有奇数元素。基础版：你可以返回满足此条件的任何数组作为答案。进阶版：要求在当前数组上原地完成。示例：输入：[3,1,6,5,2,4]进阶版输出：[4,2,6,5,1,3]基础版输出：[2,4,6,1,3,5]，[4,6,2,3,1,5]等等也会被接受"""deffunctions(nums)

医学小达人·2023-07-31 14:48

PPO 莫烦 ReLU激活函数的缺点

记录一个莫烦PPO代码中的小问题莫烦在PPO中创建神经网络的代码ReLU激活函数的缺点可能出现的问题可能出现的解决方法莫烦在PPO中创建神经网络的代码//morvanzhoudef_build_anet

qq_41979241·2023-07-31 09:36

计算机视觉（五）深度学习基础

文章目录深度学习基础卷积神经网络与传统神经网络区别深度学习与神经网络的区别目标函数选择合适的目标函数Softmax层改进的梯度下降梯度消失的直观解释激活函数学习步长SGD的问题Momentum动量NesterovMomentumAdagradRMSpropAdam

_企鹅_·2023-07-31 06:16

神经网络简单介绍

激活函数它用于将输入数据映射到输出端，通过激活函数将非线性特征引入神经元。从而得到神经网络可以任意逼近任何非线性函数。Sigmoid函数将

辉小歌·2023-07-30 22:03

yolov4

CSPDarkNet532、特征金字塔：SPP，PAN3、分类回归层：YOLOv3（未改变）4、训练用到的小技巧：Mosaic数据增强、LabelSmoothing平滑、CIOU、学习率余弦退火衰减5、激活函数

爱吃肉c·2023-07-30 13:13

全连接层详解

如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全

梦在黎明破晓时啊·2023-07-30 11:35

Rosenblatt计算机实验：模式分类

感知器神经元的激活函数采用的是符号函数，如果用sigmoid型来代替它，感知器会不会有更好的表现？结果表明，不管我们使用哪种激活函数

Powehi_·2023-07-30 08:04

【Tensorflow 大马哈鱼】tf.layers.Dense是类， tf.layers.dense是函数

该层实现了操作：outputs=activation(inputs*kernel+bias)，其中activation是作为activation参数传递的激活函数（如果不是None），是由层创建的权重矩阵

飞翔的大马哈鱼·2023-07-30 00:36

计算机视觉（四）神经网络与典型的机器学习步骤

文章目录神经网络生物神经元人工神经元激活函数导数人工神经网络“层”的通俗理解前馈神经网络Delta学习规则前馈神经网络的目标函数梯度下降输出层权重改变量误差方向传播算法误差传播迭代公式简单的BP算例随机梯度下降

_企鹅_·2023-07-29 11:24

【深度学习笔记】Softmax 回归

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1Softmax激活函数2Softmax分类器1Softmax

洋洋Young·2023-07-29 10:15

优化算法-如何事倍功半优化你的模型(一)

这一部分我们会分别介绍多层网络，激活函数，损失函数，梯度下降，反向传播，动态学习率以及具体的实现多层网络首先我们在第一章就讨论了深度学习的惊人效果，所以首先我们要做的就是要把上一张的模型变成神经网络结构

RunningSucks·2023-07-29 09:20

Mnist分类与气温预测任务

TensorDataset和DataLoader来简化数据预处理计算验证集准确率气温预测回归构建神经网络调包预测训练结果画图对比传统机器学习与深度学习的特征工程卷积层：原始输入中间提取有用的一个局部特征激活函数

醋酸洋红就是我·2023-07-29 07:03

小白的机器学习之路（四）神经网络的初步认识：基于pytorch搭建自己的神经网络

小白的机器学习之路（四）引子神经网络的基本结构反向传播算法和激活函数优化器如何通过pytorch搭建自己的BPnetwork引子当前交通大数据业务的需要，需要承担一部分算法工作（数据处理），考虑到上次研究深度学习算法还是两年前

是一个Bug·2023-07-29 07:01

现代C++中的从头开始深度学习：激活函数

一、说明让我们通过在C++中实现激活函数来获得乐趣。人工神经网络是生物启发模型的一个例子。在人工神经网络中，称为神经元的处理单元被分组在计算层中，通常用于执行模式识别任务。

无水先生·2023-07-29 06:04

多层感知机

模型多层感知机原理上等同叠加多个全连接层，只不过在两个全连接层之间，会将第一个全连接层的输出加上激活函数，没有激活函数的话，多个全连接层等同一个全连接层效果，因为全连接层等同一个矩阵，两个矩阵相乘还是矩阵

他是一个俗人啊·2023-07-29 06:54

处理多维特征的输入

特征/字段x的数据变为8列，维数=8stepone:构建数据集x_data;y_data：创建两个Tensorsteptwo:定义模型stepthree:构造损失和优化器stepfour:训练else激活函数

Yuerya.·2023-07-29 04:03

神经网络基础知识

一、课程来源：深度之眼神经网络基础知识二、主要内容：主要分为三个部分，分别是1.神经网络基础与多层感知机：基础知识、激活函数、反向传播、损失函数、权值初始化和正则化2.卷积神经网络：统治图像领域的神经网络结构

士千i·2023-07-28 21:50

【深度学习】从现代C++中的开始：卷积

二、关于本系列我们将学习如何仅使用普通和现代C++对必须知道的深度学习算法进行编码，例如卷积、反向传播、激活函数、优化器、深度神经网络等。这个故事是：在C++中编码2D卷积查看其他故事：0—现代C+

无水先生·2023-07-28 16:09

饱和（非饱和）激活函数

1.什么是饱和（非饱和）激活函数若h(x)满足：，则h(x)称为饱和激活函数，例如sigmoid和tanh，否则为非饱和激活函数，例如Relu及其变体。

S0ybean·2023-07-28 14:30

bert代码模型部分的解读

bert_config.josn模型中参数的配置{"attention_probs_dropout_prob":0.1,#乘法attention时，softmax后dropout概率"hidden_act":"gelu",#激活函数

迟耿耿·2023-07-28 09:41

2 参悟深度学习-激活函数

1:-1设z=kx+b-y,那么损失函数为(f(z)-l)^2这里f(z)称之为激活函数，有了它就把k和b参数关联到标签l上了但是f(z)返回值是常数(1或-1)，而常数的导数是0,很难求到偏导数。。。

InnoTech·2023-07-28 07:53

深入浅出Pytorch函数——torch.nn.Softmax

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·机器学习中的数学——激活函数：Softmax函数·深入浅出Pytorch函数——torch.softmax/torch.nn.functional.softmax

von Neumann·2023-07-28 02:36

机器学习&&深度学习——多层感知机

多层感知机解决XOR隐藏层线性模型可能会出错在网络中加入隐藏层从线性到非线性通用近似定理激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数多类分类解决XOR

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 19:33

ReLU激活函数

ReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的激活函数，它被广泛应用于深度学习模型中。ReLU函数定义为：f(x)=max(0,x)其中x是输入值，f(x)是输出值。

信息安全与项目管理·2023-07-27 19:24

机器学习专业名词中英文对照

activation激活值activationfunction激活函数additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法averagefiringrate

dongfang1924·2023-07-27 18:23

torch.softmax()和torch.argmax()

torch.softmax()用于计算给定输入张量上的softmax激活函数。

骄阳似橙·2023-07-27 00:24

python中的torch.nn.Softmax() 用法和例子 dim=1 dim=2

softmax函数是一种常用的激活函数，它可以将一个向量转换成一个概率分布，使得每个元素都是非负数且和为1。

longjiaxin1314·2023-07-27 00:52

机器学习中的数学——激活函数（七）：Softmax函数

von Neumann·2023-07-27 00:51

深入浅出Pytorch函数——torch.softmax/torch.nn.functional.softmax

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录相关文章：·机器学习中的数学——激活函数：Softmax函数·深入浅出Pytorch函数——torch.softmax/torch.nn.functional.softmax

von Neumann·2023-07-27 00:49

前馈神经网络

2.累加后的结果传入激活函数。激活函数的值即为一个神经元的输出。单个神经元结构一个简单的FNN是由输入层、输出层以及隐藏层(一个或多个)组成，下图就是一个简单的F

没天赋的学琴·2023-07-26 22:36

BP神经网络拟合非线性函数

本章涉及知识点：1、多层神经网络的数学模型2、前向传播算法3、经典激活函数4、经典损失函数5、神经网络的优化过程6、反向传播算法的推导7、梯度下降算法优化8、衰减学习率的设计9、案例引出—拟合非线性曲线

PrivateEye_zzy·2023-07-26 14:00

repvit 测试

cuda版1060显卡运行时间14ms左右高通不支持gelu激活函数需要的SqueezeExcite代码，不是SqueezeExcite_o

AI视觉网奇·2023-07-26 12:22

Day 1：logistics regression

1.logisticsregressionmodely'=σ(WTx+b)激活函数：sigmoid函数损失函数：L(y',y)=-[y·log(y')+(1-y)·log(1-y')]（二分类）代价函数

andyjkt·2023-07-26 12:13

深度学习常用的激活函数

各种激活函数总结目录一、sigmoid二、tanh!

Hilbob·2023-07-25 17:49

深度学习和神经网络

（预激活阶段）2：把预激活的加权结果传递给激活函数sum:加权f:激活函数神经元神经元是组成神经网络的最基本单位，它起初来源于人体，模仿人体的神经元，功能也与人体的神经元一致，得到信号的输入，经过数据处理

cyy1104·2023-07-25 16:02

Day_71-76 BP 神经网络

目录一.基础概念理解1.一点个人理解2.神经网络二.bp神经网络的局部概念1.神经元2.激活函数三.bp神经网络的过程1.算法流程图2.神经网络基础架构2.1正向传播过程2.2反向传播过程（算法核心）四

DARRENANJIAN·2023-07-25 16:29

【深度学习】日常笔记14

初始化⽅案的选择可以与⾮线性激活函数的选择有趣的结合在⼀起。

重剑DS·2023-07-25 13:27

线性神经网络——softmax 回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

3.2.2、交叉熵损失函数3.2.3、PyTorch从零实现softmax回归3.2.4、简单实现softmax回归3.2、softmax回归3.2.1、softmax运算softmax函数是一种常用的激活函数

来杯Sherry·2023-07-25 11:38

【人工智能】深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化

多卷积核、全连接、池化)文章目录深度神经网络、卷积神经网络（CNN）、多卷积核、全连接、池化)深度神经网络训练训练深度神经网络参数共享卷积神经网络（CNN）卷积多卷积核卷积全连接最大池化卷积+池化拉平向量激活函数优化小结深度神经网络训练

编程G的快乐·2023-07-25 04:25

halcon第十七讲，神经网络

输入经过加权和偏置后，由激活函数处理后决定输

青莲居士_村长·2023-07-25 03:27

神经网络权值初始化

反向传播算法中，费用函数对于权值矩阵的梯度决定了更新的速率：如果要避免梯度消失，首先即某一层的激活函数输出值不能为0；其次，则激活函数的导数不能为0，即激活函数不能饱和。

若_6dcd·2023-07-25 01:15

龙曲良 Tensorflow —— 随机梯度下降（自用）-4

目录一、梯度下降二、激活函数及其梯度2.1最简单的阶梯激活函数2.2sigmoid/logistic（tf.sigmoid）2.3tanh（tf.tanh）2.4ReLU（tf.nn.relu）三、损失函数及其梯度四

清园暖歌·2023-07-24 20:03

【Matlab】基于径向基神经网络的数据回归预测（Excel可直接替换数据）

它采用径向基函数作为激活函数，通过训练网络参数来拟合数据集，从而进行回归预测。以

敲代码两年半的练习生·2023-07-24 18:04

【Matlab】基于径向基神经网络的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

它采用径向基函数作为激活函数，通过训练网络参数来拟合数据集，从而进行分类预测。以

敲代码两年半的练习生·2023-07-24 18:04

【Matlab】基于径向基神经网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）

它采用径向基函数作为激活函数，并利用神经网络的非线性映射能

敲代码两年半的练习生·2023-07-24 18:04

【人工智能】神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播文章目录神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后

编程G的快乐·2023-07-24 16:21

【人工智能】神经网络、M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义文章目录M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义M-P神经元模型激活函数(Activationfunction

编程G的快乐·2023-07-24 16:46

【深度学习-神经网络架构-通俗易懂的入门课程】

深度学习的应用深度学习的问题计算机视觉任务分类与检索如何实现分类神经网络基础线性函数损失函数防止过拟合前向传播反向传播反向传播的计算方法神经网络的架构输入层输出层隐藏层全连接层神经元神经元对网络的影响：惩罚粒度对结果拟合的影响激活函数数据预处理参数初始化过拟合解决方法深

y_dd·2023-07-24 15:39

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